• 微服务是指一个个单个小型业务功能的服务，由于各个微服务开发部署都是独立的，因此微服务天然是分布式的，因此，分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构，虽然微服务本身是无状态的，但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。
  • 建立微服务的真正道路是事件驱动，这是一个有着DDD, CQRS, Event-sourcing, event streaming, complex-event processing(CEP) 等背景以及丰富JavaEE技术经验的架构师的认识，他经历了从传统整体型monolith到微服务架构之转变，细 icon
  • 这是一个使用Spring Boot和Axon以及Docker构建的Event Sorucing源码项目，技术特点：1.使用Java 和Spring Boot实现微服务;2.使用命令和查询职责分离 (CQRS) 和 Event Sourcing (ES) 的框架Axon Framewo icon
  • Serverless架构或Serverless计算是软件架构风格向分布式系统发展结果，而当前建立一个系统的标准是面向服务架构(SOA)或者是SOA之微服务架构。 在微服务架构中，应用/服务被开发出来然后部署，每个服务组相关一些函数，在Serverless架 icon
  • Rapidoid是一个类似vert.x的快速Java Web框架/微服务框架/RESTful框架，与SpringBoot竞争。 它是由嵌入快速HTTP服务器, 嵌入可持久的内存ACID NoSQL 数据库, 基于Bootstrap响应式GUI框架, 内置数 icon
  • 几个月前，Uber决定退出其基于模块的整体monolithic架构，转向灵活的微服务架构，此后，uber花费了数千个工程小时重写扩展微服务生态系统，使用各种语言和各种框架，这种持续的重构是一项艰巨的任务，在这里讨论一下在Uber采取新技术带来的机会和挑战，使用适合SOA迁移的一套技术堆栈和标准，Ub icon
  • 该文认为实现微服务最难的部分是业务数据，对于复杂业务的微服务系统必须结合领域驱动设计、事件驱动和EventSourcing等。 微服务中数据状态一般是放在数据库中，微服务是根据分离关注然后封装的设计原理，因此，每个微服务应该拥有和控制自己的数据库，并没有两 icon
  • 这些年一直跟着干妈spring生活。最近看了看javaee7和即将到来的javaee8，感觉很多强大的特性呃。。。。 所以我不太明白，为啥现在国内公司很少用javaee了？而且从老外出的书方面看，也是spring占了大部分。 icon
  • 近期携程网站由于程序员登录生产现场误操作导致整个网站长期无法访问，这些现象反映了国内很多大型网站的应用部署运营还是停留在2005年的阶段，该文展示了2015年的生产现场运营现状。 在过去十年中，构建和发布应用程序的方式已经发生显著变化，这篇文章比较了200 icon
  • 这是一篇来自thoughtworks微服务实战经验总结，总结了传统的点对点集成模型的问题，也就是业务流程orchestration风格的问题，展示了基于事件流的choreography风格在微服务架构中高聚合与松耦合的好处。 来自传统的or icon
  • Failsafe是一个轻量 零依赖的处理故障失败等问题的开源库包，目的是尽可能简单易用，用一种简洁的API来处理每天系统运行情况并灵活处理。 Failsafe的故障保护功能有：1. Retries重试2. Circuit breakers断 icon
  • 这是一个Spring Boot微服务仪表板。显示四列项目：UI, 资源Resources, 微服务和后端Backend. 每列显示相应的节点和四个列节点之间的相互调用连接。这些连接信息来自Spring Boot Actuator health并映射到端口, 将 consumer-driven-con icon
  • 早期Uber是使用Python+Postgres作为整体型后端应用，后来，Uber架构切换到了微服务模型以及新的数据平台，之前使用的是Postgres，现在使用Schemaless，一种基于MySQL的带有分表层的新异数据库。 这篇文章 icon
  • 随着应用程序体系架构的不断发展，从大整体monolith时代进入更为基于模型的分布式设计时代，构建新的分布式系统需要重新学习一些旧的设计技术，并采用一些新的模式。 下面是几个设计关注点：1.调度/业务流程管理，从管理数百个实例到管理成千上万的实例需 icon
  • traefik是现代HTTP反向代理和易用的微服务的负载平衡，支持后端(Docker, Swarm, Mesos/Marathon, Kubernetes, Consul, Etcd, Zookeeper, BoltDB, Rest API, 文件)自动动态地管理配置。 icon
  • CQRS应该是实现分布式状态的一种挑战性实现，挑战点在于：对于站在数据前面的微服务，我们如何能连接到这些数据集？我们如何获得服务的同意达成分布式一致的状态？ CAP理论提供分布式状态的模型实现，给定的可用性 一致性和分区性，只能三个之中选择两个，如果你能够 icon
  • 本文介绍了如何通过基于Node.JS和Docker的微服务架构正确实现SOA。 这是来自Cake Pulse团队关于重构他们的Pulse应用实践心得，Pulse应用监控着超过10,000以上POS设备，进行实时有效的分析。在过去几周，Pulse团队在对今天 icon